Bunsen menggabungkan model bahasa besar (LLM) dengan teknologi pemodelan molekul berasaskan fizik milik Schrödinger, termasuk FEP+, docking dan simulasi dinamik molekul (MD) .
Secara ringkasnya, LLM berfungsi untuk memahami arahan dalam bahasa semula jadi dan menyusun rancangan penyelidikan. Enjin fizik pula digunakan untuk menghasilkan ramalan tentang sifat molekul berdasarkan pengiraan yang lebih ketat serta telah disahkan melalui eksperimen. Gabungan penaakulan AI dengan pengiraan berasaskan prinsip pertama ini dikatakan dapat membantu penyelidik meneroka ruang sasaran biologi yang sebelum ini kurang diterokai .
Pendekatan ini penting kerana AI generatif sahaja mungkin boleh mencadangkan molekul atau hipotesis, tetapi tidak semestinya dapat menilai secara mendalam sama ada cadangan itu munasabah dari sudut fizik dan kimia. Dengan Bunsen, proses merancang, menjalankan dan menilai pengiraan molekul disepadukan dalam satu aliran kerja.
Aliran kerja Bunsen berasaskan kitaran tertutup yang merangkumi empat langkah:
Hasilnya, penyelidik boleh mengarahkan kempen pengiraan berbilang langkah menggunakan bahasa biasa, manakala Bunsen mengendalikan automasi aliran kerja dan pengiraan berasaskan fizik.
Co-Scientist ialah sistem AI berbilang ejen yang dibina berasaskan Gemini 2.0 untuk menjana hipotesis secara tersusun dan membantu penaakulan saintifik . Sistem ini diterbitkan dalam jurnal Nature pada Mei 2026 . Ia menggunakan tujuh ejen khusus — termasuk ejen untuk penjanaan, pemeringkatan, evolusi dan penilaian kedekatan idea — yang berdebat serta memperhalus hipotesis.
Co-Scientist telah menunjukkan keupayaan mencadangkan hipotesis terapeutik baharu, termasuk kemungkinan penggunaan semula ubat untuk fibrosis hati yang kemudiannya disahkan melalui eksperimen .
Perbezaan utama dengan Bunsen ialah Co-Scientist lebih berfungsi sebagai enjin umum untuk menjana hipotesis bioperubatan. Ia membaca literatur dan menghasilkan idea, tetapi tidak mengintegrasikan enjin simulasi molekul berasaskan fizik secara asal. Pelaksanaan kimia pengiraan masih memerlukan alat luaran atau penyelidik manusia .
Robin ialah sistem AI berbilang ejen untuk penemuan biologi hujung ke hujung dan turut diterbitkan dalam Nature pada Mei 2026 . Ia mengautomasikan kitaran yang merangkumi penjanaan hipotesis, reka bentuk eksperimen, analisis data dan penghasilan pandangan baharu dalam satu aliran berterusan .
Robin menunjukkan keupayaannya apabila mengenal pasti ripasudil, ubat sedia ada untuk glaukoma, sebagai calon terapi yang berpotensi untuk degenerasi makula berkaitan usia jenis kering (dAMD) . Sistem itu menggunakan beberapa subejen khusus, termasuk Crow untuk soal jawab literatur, Falcon untuk sintesis mendalam, Owl untuk menjawab soalan dan Phoenix untuk pengekodan serta analisis .
Berbanding Bunsen, Robin lebih tertumpu pada biologi eksperimen dan penggunaan semula ubat. Ia tidak mempunyai enjin simulasi molekul berasaskan fizik yang terbina dalam .
| Entiti | Fokus | Perbezaan utama |
|---|---|---|
| Isomorphic Labs (syarikat pecahan DeepMind) | Model proprietari untuk reka bentuk ubat berasaskan AI; ubat kanser yang direka dengan AI memasuki ujian klinikal Fasa 1 pada awal 2026 . | Teknologi tertutup dan proprietari, bukan alat platform terbuka. |
| Manas AI | Rakan strategik Schrödinger yang menggabungkan platform fizik Schrödinger dengan algoritma AI sendiri pada skala ultra besar . | Model kerjasama yang mengandungi unsur persaingan dan perkongsian. |
| Recursion / Valence Labs | Penemuan ubat berasaskan AI dengan penggunaan set data biologi berskala besar. | Dibezakan oleh data saringan fenotipik. |
Schrödinger melaporkan keputusan suku pertama 2026 pada 5 Mei. Angka-angka itu menunjukkan permintaan terhadap platform masih berkembang, walaupun peralihan model perniagaan memberi tekanan kepada hasil yang diiktiraf dalam tempoh terdekat:
Pengurusan Schrödinger menyifatkan peralihan kepada model berhos sebagai tekanan jangka pendek terhadap hasil yang diiktiraf, bukannya terhadap ACV atau aliran tunai. Menurut penjelasan syarikat, setiap peningkatan 1% dalam campuran perisian berhos boleh memberi kesan kira-kira AS$2 juta hingga AS$3 juta kepada hasil yang dilaporkan kerana masa pengiktirafan hasil di bawah ASC 606 .
Dalam jangka lebih panjang, model ini bertujuan menyelaraskan pengiktirafan hasil dengan kadar penggunaan pelanggan dan meningkatkan pengekalan pelanggan.
Ringkasan keputusan yang tersedia tidak menyatakan angka khusus bagi tunai, kesetaraan tunai atau sekuriti boleh pasaran Schrödinger pada suku pertama 2026. Oleh itu, angka tepat untuk kedudukan tunai syarikat perlu dirujuk dalam pemfailan 10-Q.
Walau bagaimanapun, sumber yang tersedia menggambarkan Schrödinger mempunyai kunci kira-kira dan kecairan yang kukuh untuk membiayai pembangunan platform, termasuk Bunsen, serta saluran terapeutiknya. Dalam keputusan suku keempat 2025, syarikat melaporkan kecairan yang kukuh, manakala pengurusan menyatakan peralihan kepada model berhos tidak memerlukan modal tambahan .